Información general

Los métodos bayesianos han demostrado su eficacia al ajustar un modelo de probabilidad a un conjunto de datos y resumir el resultado mediante una distribución de probabilidad, sobre los parámetros del modelo y sobre las cantidades no observadas, tales como las nuevas observaciones que deban predecirse. Las principales ventajas prácticas de la aproximación bayesiana aparecen en los modelos jerárquicos, que permiten estudiar problemas con estructuras complicadas. Un aspecto importante es la posibilidad de utilizar distribuciones de probabilidades iniciales que permitan hablar a los datos: las distribuciones de probabilidad objetivas. La utilización de los métodos bayesianos aproximados ABC y los métodos MCMC permiten el tratamiento de modelos muy complicados. Esta nueva reunión, del Grupo de Investigación Consolidado de la Universidad Complutense de “Métodos Bayesianos”, toma como pretexto la puesta en común de los estadísticos bayesianos de las universidades españolas y ha invitado al profesor Christian P. Robert, como uno de los más cualificados especialistas internacionales, en  la aproximación bayesiana.

Las intervenciones, tras un proceso de revisión, serán publicadas en la Revista de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Serie A Matemáticas (TESTr).

Para más información, consultar www.ucm.es/info/bayesianos/, donde pueden verse las comunicaciones y fotos de MÉTODOSBAYESIANOS 08.MADRID

 

Organizado por:

Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Universidad Complutense de Madrid
Instituto de Matemática Interdisciplinar

 

Dirección de contacto:

secreadm.imi@mat.ucm.es

 

Página web:

www.mat.ucm.es/imi/MetodosBayesianos
 

Lugar y fecha:

11 de noviembre 2011
Seminario Sixto Ríos
Facultad de Matemáticas, Universidad Complutense de Madrid

 

Instituciones organizativas y colaboradoras: